%KOKO
\documentclass[lang=cn]{elegantpaper}

\usepackage{array}
\usepackage{courier}
\usepackage{xcolor}
\usepackage{tabulary}
\usepackage{float}
\usepackage{makecell}
\usepackage{multirow}
\usepackage{zhnumber}

\title{智能手机传感器的现况与未来发展趋势}
\author{
	路修远 \\ 2018211303班 \\2018211148 
	\and 马嘉骥 \\2018211303班 \\2018211149 \\ 
	\and 张恩源 \\2018211303班 \\2018211119
}
\institute{北京邮电大学计算机学院}

\version{}
\date{\zhtoday}


% 本文档命令
\usepackage{array}
\newcommand{\ccr}[1]{\makecell{{\color{#1}\rule{1cm}{1cm}}}}

\begin{document}

\maketitle

\begin{abstract}
  随着时代的发展，智能手机逐渐成为了人们日常生活中的必须设备。现代的智能手机通常内置了高性能的微处理器以及一系列低成本的传感器，例如加速度传感器、GPS 传感器、数字指南针、甚至是超高清的相机。这一系列的传感器使得有需要的个人以及集体能够以较低的成本构建感知外部环境的程序。这些配备着低成本传感器的手机已经给诸多领域带来了革命性的变化。医疗保健、社交、交通优化等领域已经开始享受到了智能手机传感器带来的便利。本文我们将调研现有的手机传感器以及其应用。之后我们将着眼于智能手机内置的图像传感器、详细介绍其状况，同时我们将讨论未来传感器的发展趋势以及出现的新问题。
  \keywords{智能手机，传感器}
\end{abstract}

\section{引言}

现代智能手机通常配备有多任务式的操作系统，高性能的微处理器，种类丰富的低成本传感器以及无线联网基础。此类手机现在已经再全球范围内普及。

最早的将通话功能与计算功能结合在一起的设备大致可以追溯到上世纪的 70 年代。但是，直到上世纪的 90 年代，也就是 GSM 技术出现后，第一步商业化的移动电话才真正上市。当时可重复充电锂电池技术的出现进一步的拉低了手机的价格以及重量，使得其真正的成为了实用设备。最早出现的手机是 1992 年的 \emph{Nokia 1011}，内置了一个麦克风作为传感器。在那之后，屏幕更好，续航更长，重量更轻、通信更快的手机逐渐出现。智能手机发展的一个里程碑是 2007 年 \emph{iPhone} 的出现：该设备内置了 2 MP 的相机、距离传感器、环境光传感器和加速度传感器。

当今的智能手机通常内置了种类繁多的传感器。大多数的设备都会提供高清相机、3轴加速度传感器、磁力传感器、麦克风、亮度传感器以及温度传感器。有些高端产品会内置更多的传感器：例如 Google 的 Nexus 5 内置了步数传感器、Samsung Galaxy 5S 内置了一个心率传感器、iPhone 8 Plus 内置了气压计等。

这些传感器的内置通常是为了支持一些功能。加速度传感器通常用来判断设备的方向，并允许屏幕方向随着设备旋转而进行切换。磁力计可以用于在指南针应用中检测北极的位置。温度传感器通常用来监测电池以及 CPU 的温度，防止过热损害设备。光传感器则会用来测量环境光的亮度，以自动调节屏幕的亮度。距离传感器用以检测设备是否在用户的耳边，以此可以提早关闭屏幕，防止通话时用户的耳朵进行了误操作。当然，除去这些在操作系统层面住哪被的功能外，用户也可以自行编撰程序，通过传感器的数据做一些工作。

本文中，我们将着眼于智能手机最常见的传感器 —— 图像传感器。在第二节我们将介绍图像传感器的构造。第三节将介绍图像传感器的详细应用。最后我们将对其未来应用进行展望。

\hypertarget{header-n0}{%
  \section{智能手机图像（光学）传感器的国内外发展情况如何}\label{header-n0}}

\hypertarget{header-n2}{%
  \subsection{引言}\label{header-n2}}

现代智能手机通常配备有多任务式的操作系统，高性能的微处理器，种类丰富的低成本传感器以及无线联网基础。此类手机现在已经再全球范围内普及。

最早的将通话功能与计算功能结合在一起的设备大致可以追溯到上世纪的 70
年代。但是，直到上世纪的 90 年代，也就是 GSM
技术出现后，第一步商业化的移动电话才真正上市。当时可重复充电锂电池技术的出现进一步的拉低了手机的价格以及重量，使得其真正的成为了实用设备。最早出现的手机是
1992 年的 \emph{Nokia
  1011}，内置了一个麦克风作为传感器。在那之后，屏幕更好，续航更长，重量更轻、通信更快的手机逐渐出现。智能手机发展的一个里程碑是
2007 年 \emph{iPhone} 的出现：该设备内置了 2 MP
的相机、距离传感器、环境光传感器和加速度传感器。

当今的智能手机通常内置了种类繁多的传感器。大多数的设备都会提供高清相机、3轴加速度传感器、磁力传感器、麦克风、亮度传感器以及温度传感器。有些高端产品会内置更多的传感器：例如
Google 的 Nexus 5 内置了步数传感器、Samsung Galaxy 5S
内置了一个心率传感器、iPhone 8 Plus 内置了气压计等。

这些传感器的内置通常是为了支持一些功能。加速度传感器通常用来判断设备的方向，并允许屏幕方向随着设备旋转而进行切换。磁力计可以用于在指南针应用中检测北极的位置。温度传感器通常用来监测电池以及
CPU
的温度，防止过热损害设备。光传感器则会用来测量环境光的亮度，以自动调节屏幕的亮度。距离传感器用以检测设备是否在用户的耳边，以此可以提早关闭屏幕，防止通话时用户的耳朵进行了误操作。当然，除去这些在操作系统层面住哪被的功能外，用户也可以自行编撰程序，通过传感器的数据做一些工作。

本文中，我们将着眼于智能手机最常见的传感器 ------
图像传感器。在第二节我们将介绍图像传感器的构造。第三节将介绍图像传感器的详细应用。最后我们将对其未来应用进行展望。

\hypertarget{header-n4}{%
  \subsection{图像传感器的原理}\label{header-n4}}

光线传感器其实是根据光电效应的原理制作的。光电效应是指用光照射某一物体，可以看作是一连串带有一定能量为的光子轰击在这个物体上，此时光子能量就传递给电子，并且是一个光子的全部能量一次性地被一个电子所吸收，电子得到光子传递的能量后其状态就会发生变化，从而使受光照射的物体产生相应的电效应。通常把光电效应分为3
类：1、在光线作用下能使电子溢出物体表面的现象称为外光电效应，如光电管、光电倍增管等；2、在光线作用下能使物体的电阻率改变的现象称为内光电效应，如光敏电阻、光敏晶体管等；3、在光线作用下，物体产生一定方向电动势的现象称为光生伏特效应，如光电池等。

% \begin{figure}
% \centering
% \includegraphics{C:/Users/Travis/Documents/InformationAcquisition/光电传感器.assets/image-20210324211743179.png}
% \caption{}
% \end{figure}

\begin{figure}[H]
  \centering
  \includegraphics[width=.4\textwidth]{image-20210324211743179.png}
  \caption{CMOS 原理}
  \label{fig:cmos}
\end{figure}

图像传感器是利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号。与光敏二极管、光敏三极管等``点''光源的光敏元件相比，图像传感器是将其受光面上的光像，分成许多小单元，将其转换成可用的电信号的一种功能器件。图像传感器是将光信号转换为电信号的装置，在数字电视、可视通信市场中有着广泛的应用。目前应用广泛的主要是CCD与CMOS这两种。它们都采用感光元件作为影像捕获的基本手段，CCD和CMOS感光元件的核心都是一个感光二极管，该二极管在接受光线照射之后能够产生输出电流，而电流的强度则与光照的强度对应。

在具体组成上，CCD的感光元件与CMOS的感光元件并不相同，前者的感光元件除了感光二极管之外，包括一个用于控制相邻电荷的存储单元，感光二极管占据了绝大多数面积，CCD感光元件中的有效感光面积较大，在同等条件下可接收到较强的光信号，对应的输出电信号也更明晰。而CMOS感光元件的构成就比较复杂，除处于核心地位的感光二极管之外，它还包括放大器与模数转换电路，每个像点的构成为一个感光二极管和三颗晶体管，相比CCD，感光二极管占据的面积只是整个元件的一小部分。

对于CCD传感器而言，在接受光照之后，感光元件产生对应的模拟电流，电流大小与光强对应。每一个感光元件都不对产生的信号作进一步的处理，而是将它直接输出到下一个感光元件的存储单元，直到结合最后一个感光元件的信号之后才形成统一的输出。经放大器处理之后，每个像点的电信号强度都获得送入专门的模数转换芯片进行处理，最终以二进制数字图像矩阵的形式输出给专门的处理芯片。

% \begin{figure}
% \centering
% \includegraphics{C:/Users/Travis/Documents/InformationAcquisition/光电传感器.assets/image-20210324204810632.png}
% \caption{}
% \end{figure}
\begin{figure}[H]
  \centering
  \includegraphics[width=.4\textwidth]{image-20210324204810632.png}
  \label{fig:cmos_func}
\end{figure}

CMOS图像传感器的工作流程主要分为以下三步。1、外界光照射像素阵列，发生光电效应，在像素单元内产生相应的电荷。景物通过成像透镜聚焦到图像传感器阵列上，而图像传感器阵列是一个二维的像素阵列，每一个像素上都包括一个光敏二极管，每个像素中的光敏二极管将其阵列表面的光强转换为电信号。2、通过行选择电路和列选择电路选取希望操作的像素，并将像素上的电信号读取出来。在选通过程中，行选择逻辑单元可以对像素阵列逐行扫描也可隔行扫描，列同理。行选择逻辑单元与列选择逻辑单元配合使用可以实现图像的窗口提取功能。3、把相应的像素单元进行信号处理。行像素单元内的图像信号通过各自所在列的信号总线，传输到对应的模拟信号处理单元，在处理单元上对信号进行放大处理同时提高信噪比，最后送至A/D转换器转换成数字图像信号输出。

\hypertarget{header-n6}{%
  \subsection{图像传感器的应用}\label{header-n6}}

\hypertarget{header-n7}{%
  \subsubsection{摄像头}\label{header-n7}}

智能手机发展至今已过去二十余年，而智能手机的图像传感器与镜头更是在不断进化中。自动对焦、光学防抖、千万乃至上亿的像素、三摄乃至四摄、AI美颜等等，这些强大的影像功能在现在的智能手机上屡见不鲜。得益于日益强大的图像传感器，智能手机上最广泛的应用莫过于摄像头。

现代智能手机影像模组通常由2-3颗或更多摄像头组成，具备不同焦距的独立镜组与尺寸各异的图像传感器，共享SOC提供的ISP。通过这样一套模组，搭配ISP端提供的算法，智能手机能以便携的体积获得强大的影像性能。得益于大面积（典型尺寸为1/2.5英寸\textasciitilde1/1.3英寸）高像素背照式传感器与高性能ISP，智能手机的影像能力已经从满足基础的扫描二维码，到能够拍摄数千万像素的精细照片，并录制4K60P规格的视频。不断进步的影像系统，给予用户随时随地记录生活片段的能力，时下火热的短视频APP，正是凭借了智能手机轻松拍摄分享高质量视频画面的特点获得用户的广泛喜爱。

\hypertarget{header-n10}{%
  \subsubsection{生物认证识别}\label{header-n10}}

如何验证智能手机使用者的身份一直是智能手机安全的重要议题。目前几乎所有智能手机生物认证技术都离不开图像传感器。

\hypertarget{header-n12}{%
  \paragraph{指纹识别}\footnote{https://www.e3displays.com/experts-agree-face-id-is-not-the-answer-in-display-fingerprint}\label{header-n12}}

光学屏下指纹其原理是通过智能手机的OLED屏幕发光，照亮用户的手指，然后由屏幕下方的图像传感器接受用户指纹独特纹路产生的反射光，识别并解锁。光学屏下指纹的广泛应用扫清了生物认证模块占据手机前面板空间的难题，为智能手机全面屏化扫清障碍。

光学屏下指纹识别技术的优点是解锁速度快、实现成本较低、解锁鲁棒性好等。但也存在需要物理接触、手指潮湿或脏时无法准确识别等问题。

\hypertarget{header-n15}{%
  \paragraph{虹膜识别}\footnote{https://en.wikipedia.org/wiki/Iris\_recognition}\label{header-n15}}

由三星智能手机主推的虹膜识别技术，是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定用户的身份。虹膜识别技术的过程一般来说包含四个步骤：

\begin{itemize}
  \item
        虹膜图像获取：使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。
  \item
        图像预处理：对获取到的虹膜图像进行虹膜定位、虹膜图像归一化、图像增强等处理，使其满足提取虹膜特征的需求。
  \item
        特征提取：采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。
  \item
        特征匹配：将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。
\end{itemize}

虹膜识别不需物理接触，且准确率高。但也存在无法妥善处理眼睛或眼球反光、用户无法将识别模块轻松对准眼部等问题。

\hypertarget{header-n27}{%
  \paragraph{面部识别}\label{header-n27}\footnote{https://en.wikipedia.org/wiki/Facial\_recognition\_system}}

相较于指纹识别与虹膜识别，面部识别的优点是不需要物理接触的同时，可识别面积较大，鲁棒性高。其流程是：

\begin{itemize}
  \item
        首先建立人脸的面像档案：采集用户人脸的面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
  \item
        获取当前的人体面像：捕捉的当前用户的面像，并将当前的面像文件生成面纹编码。
  \item
        用当前的面纹编码与档案库存的比对，完成认证。
\end{itemize}

过去，采用单目摄像头的人脸识别技术有着安全性低的致命缺点。2017年，苹果iPhone
X首次在智能手机上引入了基于红外光点阵的三维面部识别技术TrueDepth相机\footnote{https://en.wikipedia.org/wiki/Face\_ID}。其原理是利用红外光投射器在用户面部投射数万个点组成的点阵，再利用手机上的红外光图像传感器检测点阵光线反射入摄像头的延时、并结合点阵图像照射在面部产生的扭曲，反推出用户的面部结构信息。根据这个原理，人脸照片因为缺乏立体结构信息而不会被系统误识别。TrueDepth技术具有识别成功率高、安全性高、无需物理接触、识别鲁棒性强等优点。

\hypertarget{header-n37}{%
  \subsubsection{增强现实（AR）技术}\label{header-n37}}

测量设备到目标物体的距离是实现AR技术必不可少的需求。传统的测距技术使用单目摄像头平移，通过图像传感器获取场景透视变形信息来确定距离、或者通过双目摄像头视差进行三角定位来确定距离。这两种方式存在识别精度低、实时性差等问题。而装备可以感知光线飞行时间的图像传感器的ToF镜头，通过接收红外光发射器发射的光线，计算光线发射和反射时间差或相位差，可以仅使用单目镜头实现精确的目标定位和距离测量。相比起激光雷达（LiDAR）技术，其在精确度相仿的前提下实现成本更低。

\hypertarget{header-n39}{%
  \subsection{图像传感器与可持续发展}\label{header-n39}}

\begin{itemize}
  \item
        图像传感器与太阳自动跟踪控制器\footnote{《基于图像传感器的闭环式太阳跟踪控制器的研究与实现》}
\end{itemize}

为了解决能源危机问题、实现可持续发展、构建绿色环保社会,世界各国都在积极开发利用太阳能资源。太阳能的利用已经渗透到社会各方面,但太阳能利用效率低这一问题一直影响和阻碍着太阳能技术的普及和发展。为提高太阳能利用效率而进行太阳自动跟踪控制器的研究,有着重大而深远的意义。

基于视觉的太阳光线自动跟踪装置以视日运动轨迹跟踪为主,采用图像传感器作为闭环部分传感元件获取跟踪偏差。太阳跟踪控制器工作过程为：上位机根据当地经纬度和当前时间,计算太阳高度角与方位角并转换为俯仰和水平电机运行的步数,经驱动电路驱动步进电机,步进电机驱动跟踪机构,实现太阳的跟踪。视日运动轨迹跟踪结束后,图像传感器采集当前太阳的位置,经数字图像处理后获取跟踪偏差,当偏差值大于设定阈值时,计算机将其转化为俯仰和水平电机校正步数,并通过驱动跟踪机构,将跟踪系统运行至应达到的位置,从而使系统构成了闭环跟踪系统。

\begin{itemize}
  \item
        图像传感器与农业可持续发展
\end{itemize}

利用红外光谱等波段的数字图像，弥补了光谱仪抗干扰能力较弱的特点，从而实现实现精准灌溉，合理利用水资源，减少水资源浪费，保证农作物高产、稳产，促进农业可持续发展。

\hypertarget{header-n49}{%
  \subsection{图像传感器未来展望}\label{header-n49}}

\hypertarget{header-n50}{%
  \subsubsection{CCD和CMOS对比}\label{header-n50}}

\textbf{由于二者结构的不同，导致两者在性能方面也各有所长}

CMOS：响应快，功耗低，噪点高，不均匀，画质受噪声影响多，ISO较小

CCD：响应慢，功耗高，噪点低，均匀，画质高，ISO较高

\hypertarget{header-n54}{%
  \subsubsection[未来展望]{\texorpdfstring{未来展望\footnote{《CMOS图像传感器的过去，现在和未来》}\footnote{https://semiengineering.com/cmos-image-sensors-cis-past-present-future/}}{未来展望}}\label{header-n54}}

未来CIS技术采用的路线图受到三个限制或驱动因素的推动：

\begin{itemize}
  \item{尺寸（3维，相机模组的X，Y和Z}
  \item{图像质量（分辨率，低光性能，对焦（AF）和稳定性（OIS）)}
  \item{功能（慢动作影像，图像分析，运动控制）}
\end{itemize}

BSI，3D堆叠BSI，3D混合以及3D顺序集成都是影响未来CIS技术应用的关键技术。

今天，CIS行业是由手机和汽车应用推动的。智能手机摄像头的创新将会继续，尽管这个大批量应用的竞争非常激烈。为了保持竞争力，CIS制造商正被迫将越来越多的功能整合到移动摄像机中

智能手机的应用正处于CIS市场份额的领先地位，但许多其他应用将成为CIS未来增长的一部分。许多IDM和无晶圆厂公司正在为新兴的更高利润率的成像应用开发芯片，如汽车、安全、医疗和其他领域。这些应用中出现了巨大的机会，推动了新兴供应商和现有供应商的市场和技术工作。这些新兴的机遇正在将移动成像技术推向其他增长领域，我们可能会看到从视觉成像到视觉感知以及其他交互式应用的转变。

\hypertarget{header-n65}{%
  \subsubsection{神经网络}\label{header-n65}}

联电市场营销技术总监 DavidHideoUriu
表示：``随着高带宽数据链接的进步，如3G发展到4G，现在又发展到5G，对高质量摄像头的需求也在增长。这一趋势，加上对更高像素数和更高分辨率的需求，推动了CMOS图像传感器的蓬勃发展。''

CMOS图像传感器和摄像头正在越来越多的应用于安全、基于视觉的用户界面和识别、物联网、自动驾驶汽车和无人机等系统中。在车载领域，突破后视摄像、全方位视图系统、摄像机监控摄像等技术；在手机领域，多摄引入，带动CMOS用量再度提升；在医学影响领域，CMOS传感器也凭借其在通过更小的像素尺寸获得更高分辨率、降低噪声水平和暗电流以及低成本方面的优越性得到广泛的应用。

比起期待CMOS本身的性能提高，或许更值得期待CMOS结合飞速发展的互联网带来的新机遇。智能手机的应用正处于CIS市场份额的领先地位，但许多其他应用将成为CIS未来增长的一部分。许多IDM和无晶圆厂公司正在为新兴的更高利润率的成像应用开发芯片，推动了新兴供应商和现有供应商的市场和技术工作。这些新兴的机遇正在将移动成像技术推向其他增长领域，我们可能会看到从视觉成像到视觉感知以及其他交互式应用的转变。

随着技术的不断更迭，CIS也必将和其他技术相结合实现创新发展，发表在《Nature》上的最新研究表明图像传感器本身也可以印刻神经网络，其实现了在芯片上构造一种光电二极管网络（其等同于神经网络），通过改变电压来增加或减少每个二极管对光的响应，改变网络中的连接强度，即对应神经网络中的权值，巧妙将光学传感和神经形态计算相结合，它能同时担当感光与处理图像这两大功能，且还没有延迟,比传统卷积神经网络要快上千倍。与CMOS同神经网络技术的结合可能实现超高性能机器视觉芯片类似，CMOS还能同其他技术相结合，例如采用PPD作为光敏元件、基于BCCCD结构实现多样信息采集；结合AI思想实现功能智能化CMOS图像传感器。在此可以预知，在技术不断发展的未来，5G和AI的碰撞，各类领先技术优势的结合，必将衍生出服务于各专业领域的新兴技术和设备。

% \bibliography{reference}{}
% \bibliographystyle{plain}
\end{document}
